ubuntu16.0.4编译caffe

最新推荐文章于 2024-05-11 23:32:26 发布

原创最新推荐文章于 2024-05-11 23:32:26 发布 · 301 阅读

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本文详细介绍了在Ubuntu 16.0.4环境下，如何配置Caffe深度学习框架，包括安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN、OpenCV等依赖，以及编译和测试Caffe的过程。通过MNIST数据集验证了Caffe的运行效果。

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1.环境说明
ubuntu16.0.4+cuda9.0+cudnn7.4+opencv3.4.1
安装nvidia驱动参考：
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37669089/article/details/85240943
cuda和cudnn配置参考：
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37669089/article/details/85255760
opencv3.4.1配置参考：
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37669089/article/details/86700654
2.安装相关依赖项

1 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
2 sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
3 sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
4 sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

3.下载源码 https://github.com/BVLC/caffe，解压并重新命名为caffe.

4.因为make指令只能make Makefile.config文件，而Makefile.config.example是caffe给出的makefile例子，因此，首先将Makefile.config.example的内容复制到Makefile.config： sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

5.打开并修改配置文件：
sudo gedit Makefile.config #打开Makefile.config文件根据个人情况修改文件：
a.若使用cudnn，则
将
#USE_CUDNN := 1
修改成：
USE_CUDNN := 1
b.若使用的opencv版本是3的，则
将
#OPENCV_VERSION := 3
修改为：
OPENCV_VERSION := 3
c.若要使用python来编写layer，则
将 #WITH_PYTHON_LAYER := 1
修改为 WITH_PYTHON_LAYER := 1
d.重要的一项 :
将 # Whatever else you find you need goes here. 下面的

1 INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
2 LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

修改为：

1 INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
2 LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

这是因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改这一路径.

6.修改makefile文件
打开makefile文件，做如下修改：
将：

NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)

替换为：

NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

7.编辑/usr/local/cuda/include/crt/host_config.h
将其中的第115行注释掉：
将

#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!
改为
//#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

8.编译
make all -j8 #-j根据自己电脑配置决定
编译过程中可能会出现如下错误：
错误内容1：
“fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录”
解决办法：
step1:在Makefile.config文件的第85行，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
将：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
替换为：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
stept2:在Makefile文件的第173行，把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
将：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
改为：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
错误内容2：
“libcudnn.so.5 cannot open shared object file: No such file or directory”
解决办法是将一些文件复制到/usr/local/lib文件夹下：
#注意自己CUDA的版本号！

1 sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudart.so.9.0 /usr/local/lib/libcudart.so.9.0 && sudo ldconfig
2 sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcublas.so.9.0 /usr/local/lib/libcublas.so.9.0 && sudo ldconfig
3 sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcurand.so.9.0 /usr/local/lib/libcurand.so.9.0 && sudo ldconfig
4 sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn.so.9 /usr/local/lib/libcudnn.so.9 && sudo ldconfig

9.测试
sudo make runtest

MNIST数据集测试
配置caffe完成后，我们可以利用MNIST数据集对caffe进行测试，过程如下：

1.将终端定位到Caffe根目录
cd ~/caffe

2.下载MNIST数据库并解压缩
./data/mnist/get_mnist.sh

3.将其转换成Lmdb数据库格式
./examples/mnist/create_mnist.sh

4.训练网络
./examples/mnist/train_lenet.sh
训练的时候可以看到损失与精度数值